信贷风险评估贷款审批数据集LoanApprovalDataset-ouyimin19

数据来源：互联网公开数据

标签：信贷风险, 贷款审批, 金融风控, 信用评分, 机器学习, 决策树, 风险评估, 数据分析

数据概述：该数据集包含有关贷款申请者及其贷款审批结果的数据，用于信贷风险评估和贷款审批预测。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。地理范围：数据未限定特定地区，可用于通用信贷风险分析。数据维度：数据集包含贷款申请者的多项特征，如“loan_id”（贷款ID）、“no_of_dependents”（家属数量）、“education”（教育程度）、“self_employed”（是否自雇）、“income_annum”（年收入）、“loan_amount”（贷款金额）、“loan_term”（贷款期限）、“cibil_score”（信用评分）、“residential_assets_value”（住宅资产价值）、“commercial_assets_value”（商业资产价值）、“luxury_assets_value”（奢侈品资产价值）、“bank_asset_value”（银行资产价值）以及“loan_status”（贷款状态，已批准或已拒绝）。数据格式：CSV格式，文件名为loan_approval_dataset.csv，方便数据处理和分析。数据已进行初步整理，字段含义明确。该数据集适合用于信贷风险评估、贷款审批预测、信用评分建模等相关研究。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于金融风险管理、信用风险评估等领域的学术研究，例如，探索不同特征对贷款审批结果的影响，构建信用评分模型等。行业应用：可为银行、信贷机构等金融行业提供数据支持，用于优化贷款审批流程、提高风险控制能力。决策支持：支持信贷机构的决策制定，辅助制定更精准的贷款审批策略，降低坏账率。教育和培训：作为金融风险管理、数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解信贷风险管理的核心内容。此数据集特别适合用于构建贷款审批预测模型，评估不同风险因素对贷款审批结果的影响，从而优化信贷决策流程，降低风险。